Amazon SageMaker AI での Amazon Nova モデルのカスタマイズ

レシピを使用して Amazon Nova モデルをカスタマイズし、SageMaker AI でトレーニングできます。これらのレシピは、フルランク適応 (LoRA) オプションと低ランク適応 (LoRA) オプションの両方で、教師ありファインチューニング (SFT) や Direct Preference Optimization (DPO) などの手法をサポートします。

end-to-endカスタマイズワークフローには、モデルトレーニング、モデル評価、推論のためのデプロイなどのステージが含まれます。SageMaker AI のこのモデルカスタマイズアプローチは、サポートされている Amazon Nova モデルを微調整し、ハイパーパラメータを正確に最適化し、LoRA パラメータ効率の高い微調整 (PEFT)、フルランク SFT、DPO、継続的な事前トレーニング (CPT)、プロキシマルポリシー最適化 (PPO) などの手法を実装するための柔軟性と制御を提供します。

SageMaker AI には、Amazon Nova モデルをカスタマイズするための 2 つの環境が用意されています。